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旋转森林算法在GF-2卫星影像土地利用分类中的应用
被引量:
4
1
作者
彭力恒
刘凯
+1 位作者
朱远辉
柳林
《航天返回与遥感》
CSCD
2019年第1期112-122,共11页
"高分二号"(GF-2)卫星影像中精细的空间信息可用于高精度的土地利用分类研究。为了获取基于GF-2卫星影像土地利用分类的最优特征空间,以及将旋转森林算法应用于提高遥感影像分类精度中,文章利用GF-2卫星影像数据,基于光谱特...
"高分二号"(GF-2)卫星影像中精细的空间信息可用于高精度的土地利用分类研究。为了获取基于GF-2卫星影像土地利用分类的最优特征空间,以及将旋转森林算法应用于提高遥感影像分类精度中,文章利用GF-2卫星影像数据,基于光谱特征(4个多光谱波段和1个全色波段)、指数(植被指数、水体指数及简单比值指数)和变换成分(主成分、最小噪声分离成分与独立成分)构建特征空间,应用基于决策树的旋转森林算法构建面向对象的分类规则集,进行土地利用分类,并与最近邻和决策树算法的分类结果对比分析。结果表明,结合光谱特征、几何特征和纹理特征,采用旋转森林算法得到的分类总体精度为84.85%,Kappa系数为0.819;引入指数、变换成分后分类总体精度提高4.90%,Kappa系数提高0.058;相比于最近邻分类器和决策树分类器,结合旋转森林思想的决策树分类器总体精度分别提高11.97%和15.44%,Kappa系数分别提高0.142和0.184。研究结果可为中国高分辨率卫星影像的信息提取及基于旋转森林算法的土地利用分类研究提供参考。
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关键词
旋转森林算法
土地利用分类
决策树
"高分二号"卫星
遥感应用
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职称材料
基于Google Earth Engine的红树林年际变化监测研究
被引量:
24
2
作者
刘凯
彭力恒
+2 位作者
李想
谭敏
王树功
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2019年第5期731-739,共9页
遥感技术已广泛应用于红树林资源调查与动态监测中,但仍然存在遥感数据获取困难、数据预处理工作量大、监测时间长而周期过大等问题,影响了学者对红树林演变过程的精细刻画与理解。本文基于Google Earth Engine(GEE)云遥感数据处理平台...
遥感技术已广泛应用于红树林资源调查与动态监测中,但仍然存在遥感数据获取困难、数据预处理工作量大、监测时间长而周期过大等问题,影响了学者对红树林演变过程的精细刻画与理解。本文基于Google Earth Engine(GEE)云遥感数据处理平台,选取Landsat系列卫星数据,生成长时间序列年际极少云影像集(云量少于5%),利用3个红外波段反射率(NIR、SWIR1、SWIR2)和3个特征指数(NDVI、NDWI、NDMI)建立阈值规则集,实现对实验区越南玉显县红树林、红树林-虾塘、不透水面-裸地、水体4种目标地物的专家知识决策树分类和土地覆盖的制图,并基于分类结果监测该区域1993-2017年的红树林年际动态变化。结果表明:GEE平台可满足多云多雨地区红树林的长时间序列年际变化监测需求;本文阈值分类方法可以有效提取红树林及红树林-虾塘,实验区有86%年份的影像分类精度达到80%以上;年际变化监测可精细刻画实验区红树林面积先增后减再增的变化过程,也能准确反映红树林与红树林-虾塘养殖系统面积之间的负相关关系。红树林年际动态监测结果可以降低红树林演变分析的不确定性,并能更精细地量化红树林与其他土地覆盖类型的转化过程,从而评估经济发展、政策等因素对红树林演变的影响。
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关键词
红树林
Google
Earth
ENGINE
年际变化监测
长时间序列
特征指数
虾塘养殖
原文传递
题名
旋转森林算法在GF-2卫星影像土地利用分类中的应用
被引量:
4
1
作者
彭力恒
刘凯
朱远辉
柳林
机构
中山大学地理科学与规划学院广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室广东省公共安全与灾害工程技术研究中心
广州
大学
地理
科学
学院
公共安全
地理
信息分析
中心
出处
《航天返回与遥感》
CSCD
2019年第1期112-122,共11页
基金
广东省自然科学基金项目(2016A030313261
2016A030313188)
广东省省级科技计划项目(2017A020217003)
文摘
"高分二号"(GF-2)卫星影像中精细的空间信息可用于高精度的土地利用分类研究。为了获取基于GF-2卫星影像土地利用分类的最优特征空间,以及将旋转森林算法应用于提高遥感影像分类精度中,文章利用GF-2卫星影像数据,基于光谱特征(4个多光谱波段和1个全色波段)、指数(植被指数、水体指数及简单比值指数)和变换成分(主成分、最小噪声分离成分与独立成分)构建特征空间,应用基于决策树的旋转森林算法构建面向对象的分类规则集,进行土地利用分类,并与最近邻和决策树算法的分类结果对比分析。结果表明,结合光谱特征、几何特征和纹理特征,采用旋转森林算法得到的分类总体精度为84.85%,Kappa系数为0.819;引入指数、变换成分后分类总体精度提高4.90%,Kappa系数提高0.058;相比于最近邻分类器和决策树分类器,结合旋转森林思想的决策树分类器总体精度分别提高11.97%和15.44%,Kappa系数分别提高0.142和0.184。研究结果可为中国高分辨率卫星影像的信息提取及基于旋转森林算法的土地利用分类研究提供参考。
关键词
旋转森林算法
土地利用分类
决策树
"高分二号"卫星
遥感应用
Keywords
Rotation Forest algorithm
land use classification
decision tree
GF-2 satellite
remote sensing application
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
基于Google Earth Engine的红树林年际变化监测研究
被引量:
24
2
作者
刘凯
彭力恒
李想
谭敏
王树功
机构
中山大学地理科学与规划学院广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室广东省公共安全与灾害工程技术研究中心
中山大学
地球
科学与
工程
学院
广东省
地质过程与矿产资源探查
重点
实验室
出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2019年第5期731-739,共9页
基金
广东省省级科技计划项目(2017A020217003)
广东省自然科学基金项目(2016A030313261
2016A030313188)~~
文摘
遥感技术已广泛应用于红树林资源调查与动态监测中,但仍然存在遥感数据获取困难、数据预处理工作量大、监测时间长而周期过大等问题,影响了学者对红树林演变过程的精细刻画与理解。本文基于Google Earth Engine(GEE)云遥感数据处理平台,选取Landsat系列卫星数据,生成长时间序列年际极少云影像集(云量少于5%),利用3个红外波段反射率(NIR、SWIR1、SWIR2)和3个特征指数(NDVI、NDWI、NDMI)建立阈值规则集,实现对实验区越南玉显县红树林、红树林-虾塘、不透水面-裸地、水体4种目标地物的专家知识决策树分类和土地覆盖的制图,并基于分类结果监测该区域1993-2017年的红树林年际动态变化。结果表明:GEE平台可满足多云多雨地区红树林的长时间序列年际变化监测需求;本文阈值分类方法可以有效提取红树林及红树林-虾塘,实验区有86%年份的影像分类精度达到80%以上;年际变化监测可精细刻画实验区红树林面积先增后减再增的变化过程,也能准确反映红树林与红树林-虾塘养殖系统面积之间的负相关关系。红树林年际动态监测结果可以降低红树林演变分析的不确定性,并能更精细地量化红树林与其他土地覆盖类型的转化过程,从而评估经济发展、政策等因素对红树林演变的影响。
关键词
红树林
Google
Earth
ENGINE
年际变化监测
长时间序列
特征指数
虾塘养殖
Keywords
mangrove
Google Earth Engine
inter-annual change monitoring
long time series
normalized difference indices
shrimp aquaculture
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
旋转森林算法在GF-2卫星影像土地利用分类中的应用
彭力恒
刘凯
朱远辉
柳林
《航天返回与遥感》
CSCD
2019
4
下载PDF
职称材料
2
基于Google Earth Engine的红树林年际变化监测研究
刘凯
彭力恒
李想
谭敏
王树功
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2019
24
原文传递
已选择
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引证文献
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